img_laplace = filters.laplace(img, ksize=3, mask=None)
时间: 2024-05-21 17:15:34 浏览: 11
这段代码使用了Python中的SciPy库中的图像处理模块中的laplace函数,对图像进行了拉普拉斯算子滤波操作。具体来说,laplace函数实现了二阶导数的离散化,可以检测图像中的边缘和纹理等特征。其中,img是输入的图像,ksize表示滤波核的大小,mask表示滤波核。如果mask为None,则使用默认的3x3拉普拉斯核。
相关问题
ret,img_threshold = cv2.threshold(img_laplace,3,40,cv2.THRESH_BINARY) plt.imshow(img) contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 为什么错了
根据提供的代码,可能会出现两个问题:
1. `img_laplace`这个变量没有定义或者没有赋值,因此`cv2.threshold()`函数的第一个参数无法传递正确的图像数据,会导致程序抛出异常。需要确保`img_laplace`已经定义或者赋值,并且是一个灰度图像。
2. 在OpenCV的不同版本中,`cv2.findContours()`函数的返回值格式可能不同。如果你使用的是OpenCV 2.x版本,那么返回值只有两个,格式是`contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)`。但是如果你使用的是OpenCV 3.x或者4.x版本,那么返回值是三个,格式是`img,contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)`。因此,如果你使用的是后者,应该将`contours,hierarchy`改为`img,contours,hierarchy`。
综上所述,可以尝试修改代码为以下形式:
```
img_laplace = cv2.Laplacian(img_gray,cv2.CV_8U,ksize=3)
ret,img_threshold = cv2.threshold(img_laplace,3,40,cv2.THRESH_BINARY)
plt.imshow(img)
contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
或者:
```
img_laplace = cv2.Laplacian(img_gray,cv2.CV_8U,ksize=3)
ret,img_threshold = cv2.threshold(img_laplace,3,40,cv2.THRESH_BINARY)
plt.imshow(img)
_,contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
def add_noise(image, epsilon, k): f = np.fft.fft2(image) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape b = laplas(fshift, epsilon, k) # print(b) p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p image_noise = fshift + noise f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise) image_back = np.fft.ifft2(f_ishift) image_back = np.real(image_back) return image_back def laplas(FIM, epsilon, k): FIM_k = FIM[:k, :k] sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon) scale = sensitivity2 / epsilon delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min( np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) c = delta_f / epsilon d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.2 / 0.1)) / epsilon return d def add_noisy_image(): image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) epsilon = 0.3 k = 50 image_back = add_noise(image, epsilon, k) im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image_back = np.uint8(im) cv2.imwrite("face_privacy.jpg", image_back) return image_back
以下是将三个函数合并成一个函数的代码:
```python
def add_noisy_image(image_path, output_path, epsilon=0.3, k=50):
# 读取图片并调整大小
image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
# 对图片添加噪声
f = np.fft.fft2(image)
fshift = np.fft.fftshift(f)
rows, cols = image.shape
FIM = fshift
FIM_k = FIM[:k, :k]
delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2))
c = delta_f / epsilon
d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.2 / 0.1)) / epsilon
sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon)
sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon)
scale = sensitivity2 / epsilon
b = d * scale
p = 0.5
noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p
image_noise = fshift + noise
f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise)
image_back = np.fft.ifft2(f_ishift)
image_back = np.real(image_back)
# 调整大小并保存图片
im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
image_back = np.uint8(im)
cv2.imwrite(output_path, image_back)
return image_back
```
这个函数接收三个参数:输入图片路径、输出图片路径、epsilon 和 k。其中,epsilon 和 k 用于调整噪声的强度和频率范围。在函数内部,首先读取输入图片并调整大小,然后对图片进行处理生成噪声图像。最后,将生成的噪声图像调整大小并保存到指定路径,返回生成的噪声图像。
使用这个函数时,可以像下面这样调用:
```python
add_noisy_image('image.jpg', 'face_privacy.jpg', epsilon=0.3, k=50)
```
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